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黑芝麻智能 CEO 单记章:一款大算力芯片从测试到量产至少用时两
发布时间:2022-10-01 09:00

  回溯过去几十年的产业发展,从 PC 到手机,从桌面互联网到移动互联网,无论哪一个时代变迁,芯片在其中都扮演着重要角色。某种程度上,芯片算力的高低决定了产品性能的优劣。

  无论哪一个时期,产业带动芯片升级的同时也成就了芯片产业巨头。PC 时代,英特尔一马当先;智能手机时代,高通、麒麟、苹果三方混战。而今,到了智能汽车时代,尽管国内外各大芯片厂商都将锚头转向于此,但汽车芯片市场依然一片混沌,未有巨头出现。

  面对智能汽车行业这块未被瓜分的大蛋糕,芯片从业者无不垂涎,其中也包括黑芝麻智能。

  “在这次汽车革命浪潮中,中国非常有希望成为全球的领导者。当然我们希望(汽车芯片)领导者是黑芝麻智能,我们在为这个目标而努力”,在黑芝麻智能科技有限公司创始人兼 CEO 单记章表示。

  “目前智能驾驶真正进入了发展的快车道,2022 年会是智能驾驶的一个爆发的时间点”,单记章说道。

  伴随着这一趋势,汽车行业将迎来巨大机遇,催生大量商业机会,包括芯片、新能源、共享、人机交互、人工智能等。

  以黑芝麻智能所在的芯片产业为例,相关数据预测,2025 年,SoC 在整个汽车市场的出货量将接近 1400 万片。尽管相较于手机芯片的每年几十亿的出货量,汽车 SoC 的体量不过沧海一粟,但需要指出的是,单个汽车芯片的价值远高于手机芯片,从这一角度来看,汽车芯片的产值其实十分可观。

  单记章以特斯拉为例,认为特斯拉智能驾驶的快速发展的关键在于其强大的计算平台和创新电子电气架构,而这两方面都离不开芯片。

  单记章认为,计算平台的演进和需求相关:PC 时代需要通用计算能力,因此 PC 的芯片架构是 CPU+GPU;手机时代,最重要的功能是支付、玩游戏、拍照等,所以手机计算要集中在 CPU+GPU+图像处理。

  到了智能汽车时代,芯片需求再次发生变化,逻辑运算、决策、控制等能力都十分重要,智能座舱需要 GPU 图形处理能力,智能驾驶需要具备传感器数据处理能力、神经网络等。

  “电子电气的架构和芯片的架构是相辅相成的,是互相推进,互相促进的作用”,单记章说道。

  MUC 的演进经历分布式到域控在到中央计算,最初 40nm 左右制程的 MUC 芯片就已经非常先进,后来演变成 SoC,做成域控单元,目前大多数厂商在做行泊一体,包括多芯片、单芯片形式,再往后则会向中央计算方向演进。

  单记章指出,中央计算这一概念非常大,所需的计算能力巨大无比,靠单一芯片架构可能难以实现,因此最终还是会采用 SoC 架构。

  目前行业单芯片最大算力能够达到 1000T,但单记章认为,未来中央计算所需的算力可能远超1000T,届时的汽车芯片可能会变成了类似于刀片式架构。

  基于对行业的理解,黑芝麻智能计划在主力产品 A1000 的基础上,于今年年底推出新一代A2000 芯片。据单记章透露,下一代 A3000 芯片也已经开始启动。按照规划,A3000 芯片会采用 5 纳米制程、算力将超过 1000T。

  单记章指出,目前芯片技术还有很多亟需解决的问题,包括封装技术,隔离技术,多芯片之间的互联问题等。

  当下,单芯片要做到上千T 的算力,单个产品的良品率非常低,可能只有 20% 左右,采用更先进的 3D 的封装技术,也会面临更苛刻的高低温考验,与此同时,隔离技术也要同步进化,由于多域融合,可能需要采取硬件隔离、软隔离等措施。

  愈加苛刻的环境要求,加上目前车规级芯片强调的功能安全保障,单记章认为,一款大算力芯片从测试到量产,至少需要两年左右的时间。

  “从芯片测试到量产,因为涉及到非常多的规范要求,一年半到两年的时间,这个是我们认为必不可少的”,单记章说道。

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